文档介绍：东牡知予荭大莩硕士学位论文一种基于遗传算法的智能组卷模型与系统设计穹伞А学校代码:—东北师范大学学位评定委员会月级:玉作者:冯长宝指导教师:学科专业:研究方向:学位类型:周东岱教授计算机软件与理论人工智能学历硕士#簅.『分类号:研究生学号:
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学位论文作者签名:舀盥,指导教师签名:国垂垒期:边么之兰厂学位论文作者签名:王墨益宝期:勉次濉K独创性声明学位论文使用授权书本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我所知,除了特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。对本人的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本声明的法律结果由本人承担。日期:本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:东北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编本学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者毕业后去向:工作单位:通讯地址:电话:邮编:日
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摘要在对国内外大量相关文献分析研究的基础上,发现遗传算法非常适合解决这类问题,组卷问题是在一定约束条件下,多目标参数优化的问题。通过对各种传统的组卷算法的分析发现其有组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高等缺点。智能组卷的效率和质量完全取决于试题库设计以及抽题算法的设计。如何设计一个算法从试题库即快又好的抽出一组最符合考试要求的试题,是本文研究的目的。因为,遗传算法具有自身的全局搜索性、随机性、较好的编码方式和高度的并行性,因此本文使用遗传算法进行组卷问题的求解。本文提出了一种基于遗传算法的智能组卷系统总体设计方案。该系统能够按照试题类型、试题数量、知识点、难度系数、区分度、曝光度、最近出题时间、答题时间等约束条件进行快速搜索,从而找到最佳组卷方案,组出理想的试卷。遗传算法本身并不能直接解决智能组卷问题,其中还有一个关键问题,如何把智能组卷问题映射为一个数学模型。只有在这个基础上,遗传算法才能发挥出作用。智能组卷数学模型也是本文的一个研究重点。论文分析了组卷目标要求,建立了智能组卷系统问题求解的理论模型,根据本论文提出的系统设计方案和组卷数学模型成功实现了东师理想中小学智能组卷系统。通过系统的运行,验证了系统具有一定的通用性、可扩展性和安全性,能较好的满足复杂的组卷要求,有助于实现试卷质量的控制、提高教学效率、推行教考分离。关键词:试题库;组卷模型;智能组卷;遗传算法
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录目摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯Ⅱ第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯主要工作与组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章智能组卷的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯智能组卷的基本原则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯试卷的属性指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于遗传算法的智能组卷数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯试卷的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯试卷指标的量化方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯偏差计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯适应度函数设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于遗传算法的智能组卷系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...系统难点分析...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯系统功能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据库设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯系统安全设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章结束语⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯设计原